機械学習のパラメータチューニングを「これでもか！」というくらい丁寧に解説 - Qiita
はじめに 私はこれまで機械学習のパラメータチューニングに関し、様々な書籍やサイトで学習を進めてきました。 しかしどれもテクニックの解説が主体のものが多く、 「なぜチューニングが必要なのか？」 という目的に関する記載が非常に少なかったため、体系的な理解に苦労しました。 この経験を後世に役立てられるよう、「初心者でも体系的に理解できる丁寧さ！」をモットーに記事にまとめたいと思います。 具体的には、 1. パラメータチューニングの目的 2. チューニングの手順とアルゴリズム一覧 3. Pythonでの実装手順 (SVMでの分類を例に) の手順で解説を進めます。 独自解釈も含まれるため、間違っている点等ございましたら指摘頂けると有難いです。 なお、文中のコードはこちらのGitHubにもアップロードしております。 2021/9/6追記：LightGBMのチューニング実行例追加 以下の記事に、Ligh
【初心者向け】 機械学習におけるクラス分類の評価指標の解説 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは。R&Dチームの河野です。主な担当業務は機械学習モデルの開発です。 タイから日本に留学し、卒業後日本企業に就職していました。データ分析・機械学習の業務経験が3年程度で、R&Dチーム唯一の女性かつ外国人のメンバーです。 直近の仕事はディープラーニングによるクラス分類モデルの開発を担当しており、今回はモデル精度評価によく使われる評価指標について初心者向け説明させて頂きたいと思います。機械学習モデルの精度改善には課題に適切な評価指標の選択がすごく重要のため、各評価指標の理解が必要になります。分類モデル開発に興味を持っている方・挑戦してみたい方にご参考になれば幸いです。 基本的な用語 ポジティブとネガティブクラス 混合行列 評価指標 正解率（Accuracy） 適合率（Precision） 再現率（Recall） F値（F1-score） しきい値とprecision-recallのトレ
Mathematical Tools for Data Science - NYU Center for Data Science
Description This course provides a rigorous introduction to mathematical tools for data science drawn from linear algebra, Fourier analysis, probability theory, and convex optimization. The main topics are covariance matrices, principal component analysis, linear regression, regularization, sparse regression, frequency representations, the short-time Fourier transform, wavelets, Wiener filtering,
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation
Abasyn University, Islamabad Campus Alexandria University Amirkabir University of Technology Amity University Amrita Vishwa Vidyapeetham University Anna University Anna University Regional Campus Madurai Ateneo de Naga University Australian National University Bar-Ilan University Barnard College Beijing Foresty University Birla Institute of Technology and Science, Hyderabad Birla Institute of Tech
機械学習とは？定義から学習手法・5つのアルゴリズム・活用事例までわかりやすく解説 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2023年1月6日 こんにちはAINOWインターンのsatoshiです。今回の記事ではAIやディープラーニングと混同されがちな機械学習について、それらの関係性・違いを理解できるようにわかりやすく説明します。 また機械学習を知る上で必要不可欠な用語（教師あり学習や教師なし学習、各アルゴリズムなど）に関しても、この記事を通して、きちんと整理して理解できるようになっています。 機械学習とはAIの1つの要素技術です。 多くの企業で取り組むことができる技術の１つでしょう。機械学習について理解するのに必要なことは3つあり、以下のようになります。 データからルールやパターンを発見する方法である 識別と予測が主な使用目的である 分析の精度は100%ではないが、従来の手法より精度をあげられる可能性は高い 機械学習にできる4つこと 機械学習は与えられた膨大なデータを元にして、複数のルールやパター
CS 230 - Convolutional Neural Networks Cheatsheet
By Afshine Amidi and Shervine Amidi Overview Architecture of a traditional CNN Convolutional neural networks, also known as CNNs, are a specific type of neural networks that are generally composed of the following layers: The convolution layer and the pooling layer can be fine-tuned with respect to hyperparameters that are described in the next sections. Types of layer Convolution layer (CONV) The
Teaching - CS 229
My twin brother Afshine and I created this set of illustrated Machine Learning cheatsheets covering the content of the CS 229 class, which I TA-ed in Fall 2018 at Stanford. They can (hopefully!) be useful to all future students of this course as well as to anyone else interested in Machine Learning. Cheatsheet • Loss function, gradient descent, likelihood • Linear models, Support Vector Machines,
初心者でも機械学習の基本的なアルゴリズムを学べる11のスライド - paiza times
Photo by fdecomite こんにちは。谷口です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習関連の求人が増えてきましたね。弊社のエンジニアにも、機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、初心者だと「機械学習を勉強したいけど、難しいし何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いかと思います。 そこで今回は、機械学習の勉強を始めたばかりという初心者の方向けに、機械学習でよく使われるアルゴリズムがわかるスライドをいくつかご紹介します。 ■機械学習以前 そもそも「機械学習で何ができるのか・どんなものなのか知りたい」という段階の人が機械学習の概要をつかむには、このあたりのスライドが参考になるかと思います。 If文から機械学習への道 from nishio www.slideshare.net 機械学習入門以前 from mrtc0 www.slideshare.net
ConvNetJS MNIST demo
ConvNetJS MNIST demo Description This demo trains a Convolutional Neural Network on the MNIST digits dataset in your browser, with nothing but Javascript. The dataset is fairly easy and one should expect to get somewhere around 99% accuracy within few minutes. I used this python script to parse the original files into batches of images that can be easily loaded into page DOM with img tags. This ne
arXivTimes/materials/README.md at master · arXivTimes/arXivTimes
Coursera Machine Learning 最初はここから。ほかのどんな書籍やブログよりよい。 fast.ai プログラマーのための機械学習講座といったコース。実践が多く、理論だけでなく手を動かして学びたいという方にお勧め。 CSC 321 Winter 2018 Intro to Neural Networks and Machine Learning トロント大学のニューラルネット講座。DNNの実装に使用されるフレームワークを意識した解説になっていて、理論的な内容と実装のギャップが少なくなるよう工夫されている。PyTorchのチュートリアルもあり。 CS 188 | Introduction to Artificial Intelligence Berkeleyで行われているAIに関する講義の資料。AIを合理的な行動=期待値を最大にする行動をとるエージェントとし、アルゴリズムに
機械学習・ディープラーニング・強化学習・ベイズを学べる無料講座 - HELLO CYBERNETICS
はじめに ここでは、機械学習、ディープラーニング、強化学習、ベイズを無料で学ぶことのできるオンラインリソースを項目ごとにまとめておきます。 機械学習 ITについて学べるオンライン講座「Udacity」は、基本的に有料で講座を受けるのですが、中には非常に中身の詰まったコンテンツで、かつ無料の講座も存在します。 以下の講座では、機械学習の各技術に関して広くカバーしており、決定木からサポートベクターマシン、ニューラルネットワークやベイズ、強化学習まで学ぶことができます。 かなりのボリュームなので興味のあるところを学んでいく感じでも良いと思います。 www.udacity.com s0sem0y.hatenablog.com s0sem0y.hatenablog.com ディープラーニング 同じくUdacityからディープラーニングに関する講座です。 多層パーセプトロンから畳み込みニューラルネット
誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）とは - HELLO CYBERNETICS
はじめに ニューラルネットの基礎 ニューラルネットの順伝搬 1つの層での処理 多層での処理 順伝搬のまとめ ニューラルネットワークの学習 勾配法 微分の難しさ 誤差逆伝搬法 問題 誤差逆伝搬法 まずは損失の和を計算する 微分の連鎖律 出力での損失の微分 中間層での損失の微分 式を見直す はじめに ニューラルネットのフレームワークを使うと、誤差逆伝搬は既に実装されているため、ほとんど意識すること無く使えてしまいます。言わばブラックボックスという状態です。ここで誤差逆伝搬法について学んでおくことで、ニューラルネットがいかにして学習を行っているのかを理解しましょう。 数式が相応に難解なため、一番最後まで飛んでしまっても構いません。 最終的に得られる式を見れば、誤差逆伝搬法の由来を理解できるかと思います。 ニューラルネットの基礎 ニューラルネットの順伝搬 1つの層での処理 まずニューラルネットワー
Web開発におけるコンピュータサイエンス - 機械学習編2 - Hatena Developer Blog
この教科書は、はてなサマーインターンの講義資料として作成されたものです: https://github.com/hatena/Hatena-Textbook 機械学習編1（基礎編）では、最も初歩的な分類器である単純パーセプトロンを題材に、機械学習の基本について勉強しました。機械学習編2（実用編）では、実問題に機械学習を適用する上でのコツや、各種の機械学習アルゴリズムの使い分け、高次元データへの対処法、といったトピックについて解説していきます。 実問題に機械学習を適用する タスクを定義する データを特徴ベクトルに変換する 評価方法を決める 正解データの正例と負例は均等に ベースラインとなる手法を実装する 実データに向き合うときの心構え 機械学習のワークフロー 1. 前処理 データセット作成 サンプリング 特徴抽出 欠損値・欠測値への対応 値のスケーリング 特徴選択 次元削減 2. 学習 モデ
Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixels
This is a long overdue blog post on Reinforcement Learning (RL). RL is hot! You may have noticed that computers can now automatically learn to play ATARI games (from raw game pixels!), they are beating world champions at Go, simulated quadrupeds are learning to run and leap, and robots are learning how to perform complex manipulation tasks that defy explicit programming. It turns out that all of t
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